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为了解决ART2神经网络的漂移问题，提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法。此方法能够自主学习，收敛速度快，识别率和识别速度都比BP神经网络高。实践证明，基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别，识别率达到85％。
一种改进的基于ART2神经网络的文字识别算法
【摘 要】
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为了解决ART2神经网络的漂移问题，提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法。此方法能够自主学习，收敛速度快，识别率和识别速度都比BP神经网络高。实践证明，基于此
【机 构】
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桂林电子科技大学信息科技学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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广西高等教育教学改革工程(2012JGA240)
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